实战！聊聊如何解决MySQL深分页问题

大家好，大家好，我是捡蜗牛的小男孩。
当我们每天提出个人要求时，我们通常会使用限制来实施它，但是当位移特别大时，查询效率会变得较低。
本文将分为4 种解决方案，以讨论如何优化MySQL百万数据的深入分页，并将最近优化SQL生产的实际情况链接。
为什么会放慢分页？请参阅下表结构上的第一次：creatablAccount（IDINT（1 1 ）notNullauto_Increment“主密钥ID”，nameVarchar（2 5 5 ）标准nullcomment'帐户名称'，ballackin（1 1 ）defaultNullComment'，defaultNullComment'，' (ID), Keyidx_NAME (Name), Keyidx_update_Time (Update_Time) // Index) Engine = inodbauto_increment = 1 5 7 006 8 DECRW 1 5 7 006 8 Defaultcharset = UTF8 row_increment = 1 5 7 006 8 default) assume that the execution of Deep Paging SQL is as follows: Selectid, Name, BalanceFromAccountwhereupdate_time>'2 02 0-09 -1 9 'Limit1 00000.1 0;该SQL的执行时间如下：执行0.7 4 2 秒，为什么会减慢深度的人？如果更改为limit0和1 0，则仅需0.006 秒。
首先，让我们看一下此SQL的执行过程：通过常规的辅助索引树IDX_UPDATE_TIME过滤update_time状态，并找到符合条件的后侧。
使用ID，返回到主钥匙索引树，找到满足邮件的行，然后取出显示的列（返回到表），然后扫描满足条件的1 0001 0行，然后扔出第一个1 00000行并返回。
SQL执行过程的执行计划如下：SQL放慢速度的原因有两个：边框任务将首先扫描偏离滑坡 + n行，然后丢弃先前的位移并返回最后的n行数据行。
换句话说，limit1 00000.1 0将扫描1 0001 0行，而limit.1 0仅扫描1 0行。
limit1 00000，1 0个扫描仪更多行，这也意味着重复回到桌子上。
通过子查询进行优化，因为上述SQL返回到表1 00,01 0次。
实际上，我们只需要1 0个数据，这意味着我们只需要1 0次就可以返回桌子就足够了。
因此，我们可以通过减少篮板数量来优化。
当您回头看B+三个结构时，如何减少桌子倒数的数量？首先，让我们回顾b+树索引结构〜在InnoDB中，该索引分为主密钥索引（分组索引）和辅助索引主键索引。
叶节点存储了整个数据rade的辅助索引，而叶节点存储主键的值。
将条件转移到主钥匙索引树中。
如果我们将查询条件转移回主钥匙索引树，则可以减少表返回的数量。
如果您转移到主密钥索引访问量，则必须将查询条件更改为主键-ID。
我应该如何处理以前的SQL Update_time条件？去sub-Query在哪里？您如何在哪里绘制子问题？由于次级索引叶节点具有主键-ID，因此我们可以根据Update_time直接检查主密钥侧。
同时，我们还将条件转移到limit1 00000到子查询。
完整的SQL如下：SelectID，名称，BalanceFroccounthedHedhed> =（selecta.idfraccountahere.update_time> ='2 02 0-09 -09 -1 9 'limit1 00000.1 ）limit1 0;查询效果是相同的，执行时间仅需0.03 8 秒！让我们看一下执行计划，并从执行计划中学习。
子查询tablea争吵使用IDX_UPDATE_TIME索引。
首先，我得到了它的主要钥匙方面对索引的索引进行了分组，并省略了表撤退，然后根据第一个查询的ID直接检查第二个查询1 0次！因此，此解决方案还可以〜内部延迟关联延迟关联的优化思想实际上与优化思想到基板相同：两者都将条件转移到主密钥索引 - 然后减少回到表的返回。
不同之处在于，延迟关联使用内部联接而不是基础。
优化的SQL如下：selectAcct1 .id，acct1 .name，acct1 sbalanceFromAccott1 InnerJoin（selecta.ida.idfromaccountawhera.update_meme> ='2 02 0-09 -09 -09 -09 -1 9 'derbya.update_update_timelimelimelimelim.1 0）还使用了查询效果，只需0.03 4 秒即可执行计划：查询想法首先要询问通过次级Indek树符合条件的主要钥匙侧，然后询问IDX_UPDATE_TIME的条件，然后通过主键-ID将其连接到原始表格，以便降低了主键Indica。
标签UpTurn方法的基本原因有限的深编码问题是：offsetjo较大（位移），MySQL将扫描和投掷越多。
这会导致查询收益的细分。
实际上，我们可以使用标签记录方法，即最后找到哪个元素。
下次我们再次检查时，请从该项目扫描。
就像读书一样。
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前提是我上次注册1 00,000，可以将SQL更改为：selectID，名称，balanceFromAccount，其中IID> 1 00000 direrbyIdLimit1 0;这样，无论旋转了多少页，性能都会好，因为ID索引会受到打击。
但是您，这种方法有局限性：您需要一个类似于连续自我设置的字段。
通过在...和...之间使用...通常限制问题可以转换为熟悉的地方查询，以便MySQL可以通过扫描...和触手可及来实现相应的结果。
如果您知道限制值为1 00000，则在1 0001 0之后，可以以这种方式优化：SelectID，name，BalanceFraccoDhedBetWened1 00000AND1 0001 0 orderByByIdDSC;逐步实用的案例让我们一起看一个实际情况。
假设现在在以下数字上有一个表结构（2 0.2 ）defaultNullComment'Amount'Amount'AmountEvarchar（1 0）colateutf8 _bindefaultNullComment'类型时间）电机= inno-faultfaultfaultcharset = utf8 caltrate = utf8 _binkment ='帐户表'业务磨砂膏在2 02 1 年获取最多的A型帐户帐户数据，并向大数据平台报告。
许多合作伙伴收到如此要求时，许多合作伙伴的实施方法将直接实施：//询问报告的intempotal = accountdao.countaccount（）的总数; // asks SQL that corresponds to the total number reported reports SelctCount (1 ) Fract Coulthorecreate_Time> =' 2 02 1 -01 -01 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00: 00：00：</select> ////////选择> //////////////////////////sele。
intpageno =总％侧== 0？ Total/pageize ：（总/pageize+1 ）; //分页查询，报告（inti = 0; in list = accountdao.listAcccountBypage（startrow，pagesize）; Startrow =（Pagen-1 ）*Pagenize; posth3data（list）;} // side查询sql（可能存在一个限制的深部要求问题，因为帐户表的数据量为数百万） seelct*来自accountWeRecReat_time> ='2 02 1 -01 -01 00：00：00：00'AndType ='a limit＃{startrow}，＃那么如何优化呢？实际上，您可以使用标签记录方法。
一些合作伙伴可能有疑问。
ID Primair键不是连续的。
您真的可以使用标签录音吗？当然，ID不是连续的，我们可以通过订单连续进行。
优化计划如下：//要求最小IDStringLastide = AccountDao.queyMinid（）; //询问与最大ID selectmin（id）（ID）的SQL> ='2 02 1 -01 -01 -01 00：00：00'AndType =' do {list = listAccountBypage（lastId，pagesi ze）; //标记记录方法，注册最新的查询idlast Time = list.get（list，size（）-1 ）.geid（）; //报告大数据posth3data（list）;} while（collectionutils.isnotempty（list））; 选择*frofacco untherecreate_time> = ='2 02 1 -01 -01 00：00：00：00'candid>＃{lastId} andtype ='

实战！如何解决MySQL深分页问题

大家好，我是捡蜗牛的小男孩。
当我们每天考虑个人要求时，我们通常使用边框功能。
但是，当位移很大时，查询效率将大大降低。
本文将在-Depth中探讨如何优化MySQL来处理数百万个数据的深层问题，并共享实际上解决生产SQL缓慢问题的问题。
首先，让我们分析为什么限制深人的效率降低。
假设我们的SQL提问语句如下，并查看执行时间。
性能结果表明，当位移很大时，消耗的查询时间会显着增加。
如果查询争议调整为较小的值，则查询效率将得到显着提高。
然后，让我们深入了解为什么有一个刹车的人。
通过分析执行过程和执行计划，我们发现主要问题是实验数量太多次。
那么，如何减少表答案的数量并提高查询效率？通过优化，我们发现可以通过减少表转移数量来提高效率。
具体来说，我们可以通过将查询项传输到主密钥索引树来减少不必要的检查操作。
通过调整SQL语句，查询条件将转移到主键-ID，较大的位移条件将移至子查询，以便大大缩短执行时间。
我们优化并更改了子查询为内连接，从而减少了表格的数量。
优化的SQL执行时间更为理想，并且执行效率显着提高。
为了更直观地了解这种优化思想，我们发现通过分析执行计划，优化的查询过程更有效。
通过Innerjoin，我们首先通过索引实现主要钥匙侧，然后基于ID直接查询，从而减少了桌子的背部手术。
此外，我们还引入了一种称为标签记录方法的优化策略。
该方法使用查询的起始位置标记，以便直接从该位置开始，从而避免重复扫描大量数据。
尽管该方法在某种程度上解决了深层分页问题，​​但它具有一定的局限性，即，它需要一个类似于连续自我效力的领域。
最后，通过逐步实用的情况，我们演示了如何使用范围扫描功能来提高查询效率，如何根据熟悉的位置转换常见的边界问题。
通过实际操作，我们可以直观地看到优化前后的执行时间差，从而验证优化策略的效率。

实战！如何解决MySQL深分页问题

为了解决MySQL Deep页面的问题，本文提供了4 种解决方案，以帮助优化数百万个数据查询的效率。
首先，我们探讨了当使用限制实施薪酬时大量偏移导致效率降低的原因。
表和SQL示例的结构如下，执行时间的比较很明显。
在执行过程和理性分析过程中，我们发现降低深薪查询效率主要是由于表的过量归还数量。
优化策略分为以下几点：1 **通过以下**进行优化：减少表的重新转换数量并优化查询的效率。
首先，查看结构B+树并了解InnoDB索引的分类。
通过将查询条件转移到主钥匙索引树的树中，可以获得表的减少操作。
具体操作包括对主要密钥ID的查询条件的调整以及次级征用的使用来提取主键St，并将条件“限制”转移到底下。
改善的SQL执行时间大大减少了。
2 **使用nocciolo中的延迟的关联**：类似于优化次级的想法，Innerjoin取代了子查询以减少表的产量。
优化的SQL执行效率也得到了提高。
3 下一个查询从品牌的位置开始，以减少对不必要数据的扫描。
此方法适用于需要连续字段的方案。
4 **使用在触及范围的...和...查询之间**：当您知道查询的字段时，使用范围的扫描而不是分页查询的限制来提高查询的效率。
在实际情况下，面对业务需求，我们在特定年份获得了数年和特定类型的数据，因此对上述策略进行了优化，以避免降低由高额付款引起的效率。
最后，通过调节表或查询方法的结构，我们保证查询的效率与业务需求相对应。

MySQL分页查询优化技巧让你的数据更快速的被检索mysql中分页显示效果

MySQL是市场上最受欢迎的数据库管理系统。
MySQL的效率在于能够快速处理大量数据并提供有效的查询分析的能力。
但是，当处理大型数据集时，查询速度可能会变得慢，无法满足用户的需求。
因此，我们需要考虑这些技术来优化页面查询以使我们的数据访问更快。
优化查询第1 页的提示。
使用确切的索引是MySQL的重要功能之一。
通过使用索引，可以大大提高查询速度。
执行页面查询时，请确保索引实际上可用。
因此，建议在创建表并通过以下查询接收其列表时为每个查询字段创建一个索引： 2 限制返回的文档数量。
执行页面查询时，申报次数必须受到限制。
这可以通过使用有限的关键字来实现。
限制语句将从结果集中选择记录的记录数量（例如，限制，1 0将返回前1 0个记录）。
这可能会降低查询的有效性，因为MySQL不必处理结果中的所有记录。
3 删除备份数据在执行页面查询时，您可以使用单独的关键字来删除重复数据。
如果备份数据存在于查询字段中，则查询结果将变得更大，并且还将增加查询时间。
因此，可以在查询时使用单独的关键字以确保结果不包含重复记录。
4 避免使用OrderBoilotoRotoring是一个根据指定字段来安排结果的函数。
Orderby可以增加查询时间。
如果您不需要组织结果，请避免订购；如果需要安排，请在索引中的查询字段中添加索引。
5 .执行页面查询时优化查询语句，请确保优化查询语句以提高处理速度。
对于大量查询，您可以使用Expln命令查看MySQL的实现计划，并找到可能引起缓慢查询的语句。
这样，可以更轻松地了解查询的实现过程，并优化查询以提高MySQL的性能。
6 大查询的段，如果您想处理大型数据集，请确保将查询分为许多较小的查询以有效。
这可以通过使用工会声明来实现。
联盟的声明可以将许多查询结果结合在一起，成为一组结果。
这样，可以减少MySQL下载，并且可以优化查询速度。
7 .应用MySQL缓冲液的缓冲机制可以帮助我们减少查询负载并提高查询效率。
应用程序可以使用缓冲区来保存查询结果，因此它们不必拒绝下次他们查询相同的数据。
这减少了MySQL上的负载并增加了查询速度。
示例代码：下面，我们将通过使用限制关键字和准确的索引来介绍如何优化页面查询。
1 创建一个createTable“ employees”数据表（`i id“ In in id”），键“（name”（name），键“（age”（age”），键“ gender”（gengender'），keysalary`（salary”（``salary''（“ salary”）2 gender”，` （'John'，3 0，“男性”，7 000.00），（'Emily'，2 8 ，'，“女性”，6 5 00.00），（'Mike'，“男性”，7 5 00.00），'Alice'，2 4 ，2 4 4 5 00.00）; 3 以上是一些提示和示例，以优化MySQL中的页面查询。
这些技巧可以帮助我们提高查询性能并使数据访问更快。

对比：MySQL与Elasticsearch深分页问题的解决方案

审查是指搜索所需的大量页面，例如每个页面上的1 0个数据，如果您搜索第1 000页，则确实需要接收1 001 〜1 001 0数据。
MySQL中的前面表结构。
制作深页时，桌子返回了1 00,01 0次，实际上只需要1 0次，因此有必要优化。
解决方案1 ：优化辅助优化，将条件转移到主密钥索引中，以减少返回表的次数。
将查询条件调整到主要密钥ID中，并将其用于提取主要密钥ID和有限条件的子查询。
该图适用于稳定的ID情况，下一个限制文档不违反条件。
优化解决方案2 ：使用内部延迟并将条件转移到主钥匙索引，减少表的返回并在内部而不是侧面使用。
优化解决方案3 ：使用标签方法标记哪个记录是最终查询，并从下一个记录开始，以避免扫描不必要的商品，但是此方法需要在学校持续增加。
优化解决方案4 ：使用...和...转换查询限制，通过扫描获得相应的结果，适用于知道边界值的情况。
在Elaticsearch中，搜索过程包括查询和搜索阶段。
查询确定文件将完成，并获取特定的文档。
当涉及到深页面时，ES面临挑战，尤其是在大量指标的情况下，从每个碎片中收到大量数据，导致性能问题。
ES提供滚动，滚动扫描，slogedCroll，search_after和其他方法以优化深页。
每种方法都有特定的使用方案，优势和缺点。
例如，滚动方法可以维护快速照片以快速阅读下一个数据，适用于大量数据的不现实处理。
ScrollScan方法不支持分类，并且适用于无需分类的方案。
search_fter方法使用记录作为光标，适合连续读取数据的下一页，但不允许大量跳到页面。
在ES7 中。
使用search_fter和pit可以避免服务器上的过多负载，并确保查询数据的一致性。
简而言之，在处理深页面时，MySQL和Elaticsearch都需要优化查询策略，以减少回报次数，并使用特定的索引或方法来提高性能并减少服务器负担。
必须选择深页和适当方法的问题，以提供有效，准确的查询结果。